针对GLM 4.7模型的编程能力进行了实际测试，发现在特定编程场景下存在明显差距。通过多维度对比分析，揭示了该模型在代码生成、执行效率等方面的真实表现，为开发者选择编程助手提供参考依据。
智能速览
GLM 4.7与商业闭源模型存在约半年的能力差距
智谱部署的GLM 4.7速度明显快于其他版本
在C#和TypeScript编程方面表现相对出色
27分钟的迁移时间主要受编程工具配合影响
执行速度相比Codex有显著差距
精华内容
通过实际编程任务的测试，GLM 4.7展现出了令人复杂的表现。在不同语言和场景下，其能力差异明显，值得深入了解其真实水平。
能力对比
经过个人实测，GLM 4.7的编程能力与当前商业闭源模型相比，存在约半年的时间差距。这意味着在处理复杂编程任务时，可能需要更多的人工干预和代码调整。不过，这种差距在不同编程语言和任务类型中表现不一，需要具体分析其适用场景。
实际使用中发现，让GLM 4.7编写测试套件后，用Gemini运行时一直无法通过测试，最终发现问题出在测试套件本身的逻辑上，而非模型生成的代码。这一案例说明，在使用AI编程助手时，仍需人工进行逻辑验证和调试。
速度表现
不同版本的GLM 4.7在执行速度上存在明显差异。智谱部署的GLM 4.7版本在响应速度上明显优于其他部署版本，这一差异主要源于服务提供商的技术优化和基础设施配置。
有用户反馈，使用GLM 4.7进行代码迁移任务耗时27分钟，分析认为这主要不是因为模型能力本身，而是编程工具的配合效率问题。相比经典的Codex模型，GLM 4.7在执行速度上仍有较大提升空间，这一差距可能影响开发效率。
语言适配
在具体编程语言支持方面，GLM 4.7对C#和TypeScript的支持相对较好，代码生成的准确性和可用性表现令人满意。对于这两种语言的开发者来说，GLM 4.7可以作为一个相对可靠的编程辅助工具。
不过，这种语言适配的优势并不均衡，在其他编程语言或特定领域的表现可能存在差异。开发者在选择使用时，需要根据具体的技术栈和项目需求进行评估，避免盲目依赖模型生成的代码。
GLM 4.7在编程领域的表现呈现出明显的两极化特征：在某些语言和场景下表现出色，而在其他方面则存在明显短板。如何根据具体需求选择合适的编程助手，成为开发者需要权衡的问题。未来这类模型能否突破现有的能力瓶颈？
关键评论
能力确实一言难尽，个人实测感觉跟商业闭源模型能力差半年时间
智谱的glm4.7会比其他部署版本快得多
写csharp和typescript相当好用，说明语言适配存在差异
27分钟迁移时间主要问题在编程工具配合，而非模型能力本身
